El despliegue masivo de los agentes de inteligencia artificial ha chocado con un gran obstáculo: su enorme consumo de energía y recursos. Para solucionar este problema, NVIDIA ha presentado los primeros datos de rendimiento de sus nuevos sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72. Según las mediciones de la compañía, esta infraestructura de última generación es capaz de ofrecer un rendimiento por vatio hasta 30 veces superior en comparación con la generación GB300 NVL72 al ejecutar tareas complejas.

El dominio de Nvidia en el sector de la inteligencia artificial comienza a encontrar competidores que apuestan por la eficiencia. La startup surcoreana Rebellions ha anunciado el cierre de una ronda de financiación pre-IPO de 400 millones de dólares, elevando su capital total a 850 millones y su valoración a 2.340 millones de dólares. Esta inyección económica, liderada por Mirae Asset Financial Group y el Korea National Growth Fund, busca acelerar su expansión en Estados Unidos y la producción masiva de su plataforma Rebel100.

La revolución del silicio ha topado con un muro de complejidad casi inabordable para la mente humana. Diseñar los modernos chips inalámbricos que impulsan desde el 5G hasta la conducción autónoma es una tarea monumental que requiere años de experiencia y semanas de ajustes manuales [1, 2]. Sin embargo, un equipo de la Universidad de Princeton y el Instituto Indio de Tecnología (IIT) ha cambiado las reglas del juego al aplicar el aprendizaje profundo para realizar un diseño inverso de estos componentes [1, 3]. Su sistema de inteligencia artificial no se limita a copiar patrones humanos; genera arquitecturas extrañas, con formas que parecen aleatorias o extraterrestres, que ningún ingeniero habría imaginado jamás, pero que logran rendimientos previamente inalcanzables [4, 5]. Según el estudio publicado en Nature Communications, esta metodología reduce el tiempo de diseño de semanas a meros minutos [1, 3]. El avance es crucial porque abre un espacio de diseño de billones de posibilidades, mucho más allá de la intuición humana [6, 7]. Entramos en una era donde la IA no solo nos ayuda a trabajar, sino que inventa estructuras que nuestro cerebro no puede comprender del todo, allanando el camino para una electrónica más rápida, barata y eficiente [4, 8].

ASML es la empresa neerlandesa que hace posible la fabricación de los chips más avanzados del mundo gracias a su tecnología de litografía, clave para gigantes como Nvidia y AMD.

El conglomerado SK Telecom ha presentado A.X K1, el primer modelo de inteligencia artificial a hiperescala desarrollado íntegramente en Corea del Sur. Con 519.000 millones de parámetros, este sistema busca impulsar la soberanía tecnológica del país y posicionarlo entre los tres líderes mundiales en inteligencia artificial, al tiempo que fortalece su industria de semiconductores y promueve una “IA para todos”.

Broadcom ha confirmado que el misterioso comprador de 10.000 millones de dólares en chips personalizados de inteligencia artificial no es OpenAI, como se creía. La noticia, revelada por su presidente de semiconductores, Charlie Kawwas, abre un nuevo capítulo en la opaca carrera por el poder computacional, donde cada chip puede ser un arma estratégica. El enigma deja a la industria preguntándose quién puede estar construyendo, en silencio, un “arsenal nuclear” de inteligencia artificial.

Samsung ha sido incluida por sexto año consecutivo entre las cinco marcas más valiosas del mundo, según el ranking anual de Interbrand. La consultora atribuye parte de ese posicionamiento a la integración progresiva de inteligencia artificial en productos, servicios y componentes clave de la compañía surcoreana. Won-Jin Lee, presidente de la Oficina de Marketing Global de Samsung Electronics, ha señalado que la compañía busca extender la IA a más usuarios: “A través de la innovación en IA y la colaboración abierta, Samsung ha trabajado para garantizar que más clientes puedan experimentar la IA en su vida cotidiana”.

OpenAI y AMD han anunciado una alianza estratégica sin precedentes que transformará el panorama de la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento. Ambas compañías desplegarán hasta 6 gigavatios de potencia en GPUs AMD Instinct para construir la infraestructura que impulsará la próxima generación de modelos de IA. La primera fase, de 1 gigavatio, arrancará en la segunda mitad de 2026.